엑셀만 알아도 할 수 있는 데이터 과학

[특징]



실제 데이터를 통해 데이터 수집부터 분석, 문제 해결까지!

데이터 과학, 엑셀 하나면 충분하다!



이 책에서 말하는 '데이터 과학'이란,

데이터를 이용해서 다양한 문제를 해결하는 것을 의미합니다.

이를 위해서는 데이터를 수집 및 검토하고, 통계학을 바탕으로 분석하는 과정이 필요합니다.



이 책의 목표는 데이터 분석에 입문하고자 하는 독자들이 '데이터 과학'을 기반으로,

누구나 쉽고 편하게 접할 수 있는 엑셀을 통해서 실제로 데이터 분석을 경험해 보는 것입니다.



프로그래밍 언어(파이썬, R)나 통계학과 관련된 지식이 없어도 괜찮습니다.

엑셀 사용 방법을 몰라도 할 수 있습니다.



허상의 데이터가 아닌 실제 조사로 수집한 공공 데이터를 통해 데이터 수집부터 분석, 문제 해결까지!

<엑셀만 알아도 할 수 있는 데이터 과학>으로 데이터 과학을 시작해 보세요.



* 이 장에서 공부할 내용을 미리 살펴보고, [1분 문제 정리]를 통해 세부적으로 학습해야 할 내용을 포인트로 짚어준다.

* 방금 배운 개념과 이론을 [직접 해보기]를 통해 직접 따라하며 익힌다.

* [1분 마무리]와 [혼자 해보기]로 각 장에서 배운 내용을 완벽하게 복습한다. [해답]은 부록으로 제공!

시작하며

옮긴이의 말

감수자의 말



CHAPTER 01 데이터 과학을 시작하기 전에

__1.1 다양한 데이터

____개별 데이터와 집계 데이터

____양적 자료와 질적 자료

__1.2 통계적 방법과 변수

____변수와 데이터

____확률변수

__1.3 엑셀을 이용한 데이터 과학

____셀과 셀 주소

____기본적인 계산

____함수를 사용하는 방법

____자주 사용하는 함수

[이 장의 핵심 정리]



CHAPTER 02 데이터 모으기

__2.1 데이터를 만드는 방법

____조사 대상 정하기

____조사 방법 고르기

____표본 고르기

__2.2 데이터를 모으는 방법

____질문을 만드는 방법

____선택지를 만드는 방법

____기존 자료를 사용해서 데이터를 모으는 방법

__2.3 데이터를 변환하는 방법

____설문조사 조사표 점검

____데이터 입력

____입력 데이터의 확인

[이 장의 핵심 정리]



CHAPTER 03 데이터 정리하기

__3.1 표본과 모수

____표본이란?

____모수란?

____표본과 모수의 관계

__3.2 데이터와 척도

____질적 자료

____양적 자료

__3.3 데이터의 분포

____생활 습관에 관한 설문 데이터 분포

____행정구역별 건강?의료 관련 데이터 분포

[이 장의 핵심 정리]



CHAPTER 04 집계는 어떻게 하지?

__4.1 데이터는 어떻게 입력하지?

____데이터 입력

____응답 내용

____주의해야 할 점

__4.2 전체 집계는 어떻게 하지?

____질적 자료 집계

____양적 자료 집계

[이 장의 핵심 정리]



CHAPTER 05 교차표 만들기

__5.1 교차표 작성 방법

__5.2 피벗 테이블 만드는 방법

__5.3 단일 응답의 교차 집계

__5.4 복수 응답의 교차 집계

__5.5 설문의 교차 집계

[이 장의 핵심 정리]



CHAPTER 06 통계 그래프 만드는 방법

__6.1 통계 그래프의 종류와 특징

____원 그래프

____띠 그래프

____막대 그래프

____꺾은선 그래프

____산포도

____레이더 차트

____상자 수염 그림

__6.2 통계 그래프 작성의 기본

____엑셀에서 통계 그래프 만드는 방법

____전체 집계, 교차 집계 엑셀 그래프 만들기

[이 장의 핵심 정리]



CHAPTER 07 통계학의 기초

__7.1 크기의 대표값(위치 모수)

____평균값과 산출 방법

____중앙값과 산출 방법

____최빈값과 산출 방법

평균값, 중앙값, 최빈값의 비교

__7.2 산포도의 대표값

____표본분산 구하기

____표본표준편차 구하기

____사분위범위 구하기

____표준편차 비교하기

____변화율

____분석 도구 사용

[이 장의 핵심 정리]



CHAPTER 08 추측과 판단

__8.1 측정값과 오차

__8.2 대표값의 추정

____평균값 추정

____분산 추정

____비율 추정

__8.3 검정 순서

[이 장의 핵심 정리]



CHAPTER 09 평균값 비교하기

__9.1 두 집단의 평균 차이 검정

__9.2 두 집단의 평균 차이 검정 예시

__9.3 대응표본 평균 차이 검정

__9.4 집단이 셋 이상인 경우의 평균 차이 검정

__9.5 집단이 셋 이상인 경우의 평균 차이 검정 예시

__9.6 분석 도구를 이용한 일원배치 분산분석

[이 장의 핵심 정리]



CHAPTER 10 질적 자료 분석

__10.1 연관성 측정하기

____어느 정도 연관이 있는지 측정하는 지표

____2×2 교차표의 경우

____분류 항목이 2개 이상인 교차표의 경우

__10.2 연관성 판단하기

____연관이 있는지 없는지 알아내는 방법

____검정 절차

__10.3 데이터가 적을 때의 대응 방법

[이 장의 핵심 정리]



CHAPTER 11 양적 자료 분석

__11.1 상관의 정도를 측정하는 상관계수

____상관관계의 정도

____상관계수 계산하기

____상관계수 읽는 방법

____상관 행렬 계산하기

__11.2 데이터로부터 예측하는 회귀 분석

____회귀 분석이란?

____회귀 분석 계산하기

__11.3 여러 요인을 분석하는 다중 회귀 모델

[이 장의 핵심 정리]



CHAPTER 12 공공 데이터 사용하기

__12.1 출생 관련 공공 데이터

____출생아 수와 조출생률

____합계 출산율

__12.2 사망 관련 공공 데이터

____사망자 수와 조사망률

____연령 표준화 사망률

[이 장의 핵심 정리]



CHAPTER 13 데이터 과학에서 실제로 발생하는 문제

__13.1 표본 크기 정하기

____모집단의 크기가 무한할 경우

____모집단의 크기가 유한할 경우

__13.2 이상치 찾아내기

____변수가 하나일 경우

____변수가 여러 개일 경우

__13.3 빠진 데이터 보정하기

[이 장의 핵심 정리]

우와후지 이치로우 현재 시즈오카 대학 인문사회학부 교수